1. Learn
    2. /
  2. คอร์ส
    3. /
  3. Hyperparameter Tuning in Python
Connected

แบบฝึกหัด

Prozkoumání hyperparametrů Random Forest

Vědět, jaké hyperparametry jsou k dispozici a jak různé hyperparametry ovlivňují model, je klíčová dovednost každého datového vědce. Čím složitější model, tím více nastavení si žádá pozornost – ale jen některá z nich mají na výsledek skutečně velký vliv.

Nyní si prohlédneš existující model Random Forest (který má pár nešťastných voleb hyperparametrů!) a pak nastavíš lepší hodnoty pro nový model a porovnáš jeho výkon.

Máš k dispozici:

  • DataFrames X_train, X_test, y_train, y_test
  • Existující předtrénovaný estimátor Random Forest, rf_clf_old
  • Predikce existujícího estimátoru na testovací sadě, rf_old_predictions

คำแนะนำ 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Vypiš hyperparametry existujícího klasifikátoru Random Forest pomocí výpisu estimátoru a pak z něj vytvoř matici záměn a skóre přesnosti. Hodí se ti testovací sada y_test a staré predikce rf_old_predictions!